文本特征提取

一、为什么要做文本特征提取？

想象你要教AI识别两种文本：

• 类型A："这部电影太棒了，强烈推荐！"

• 类型B："糟糕的观影体验，浪费钱。"

计算机只认识数字，不认识汉字/英文。我们需要把文字转换成特征向量（一组数字），就像把中文翻译成计算机的母语。

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二、文本特征提取三大方法

方法1：词袋模型（Bag of Words）

核心思想：数单词出现的次数，忽略顺序
类比：就像把一篇文章丢进碎纸机，统计每个单词碎片的数量

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizercorpus = ["I love python programming",  # 文档1"Python is better than Java"  # 文档2
]# 创建词袋模型
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)# 查看结果
print("词表：", vectorizer.get_feature_names_out())
print("特征矩阵：\n", X.toarray())

输出：

词表： ['better' 'java' 'love' 'programming' 'python' 'than']
特征矩阵：[[0 0 1 1 1 0]  # love(1), programming(1), python(1)[1 1 0 0 1 1]] # better(1), java(1), python(1), than(1)

特点：

• 简单直接

• 丢失了单词顺序（"狗咬人"和"人咬狗"结果一样）

• 适合小规模文本分类

方法2：TF-IDF（词频-逆文档频率）

核心思想：给重要的词打高分，常见词打低分
类比：老师批改作文时，会给"人工智能"这种专业词加分，对"的/是"这种常见词忽略

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizercorpus = ["The cat sat on the mat","The dog ate my homework"
]vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)print("词表：", vectorizer.get_feature_names_out())
print("TF-IDF矩阵：\n", X.toarray().round(2))

输出：

词表： ['ate' 'cat' 'dog' 'homework' 'mat' 'my' 'on' 'sat' 'the']
TF-IDF矩阵：[[0.   0.6  0.   0.   0.6  0.   0.45 0.45 0.38]  # cat/mat得分高[0.53 0.   0.53 0.53 0.   0.53 0.   0.   0.27]] # ate/dog/homework得分高

特点：

• 降低了常见词的权重（如"the"）

• 提升了关键词的重要性

• 适合信息检索、关键词提取

方法3：Word2Vec（词嵌入）

核心思想：让意思相近的词在数字空间里位置也接近
类比：把单词放到地图上，"北京"和"上海"距离近，"西瓜"和"水果"距离近

from gensim.models import Word2Vecsentences = [["machine", "learning", "is", "fun"],["deep", "learning", "uses", "neural", "nets"]
]# 训练Word2Vec模型
model = Word2Vec(sentences, vector_size=3, window=2, min_count=1)# 查看"learning"的词向量
print(model.wv["learning"])

输出示例：

[ 0.012  0.456 -0.789]  # 3维向量

特点：

• 能捕捉语义关系（king - man + woman ≈ queen）

• 需要大量训练数据

• 适合需要理解语义的场景

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三、如何选择方法？

场景	推荐方法	原因
垃圾邮件分类	词袋/TF-IDF	简单高效
电影评论情感分析	TF-IDF	需要突出情感词
智能客服问答系统	Word2Vec/BERT	需要理解语义相似度
新闻主题聚类	TF-IDF + PCA	降维后可视化

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四、处理中文文本的特殊技巧

1. 分词：英文有空格分隔，中文需要先分词

   import jieba
   text = "我喜欢机器学习"
   print(" ".join(jieba.cut(text)))  # 输出：我 喜欢 机器 学习

2. 去除停用词：过滤掉"的/了/是"等无意义词

   stopwords = ["的", "了", "是"]
   words = [w for w in words if w not in stopwords]

3. 词性过滤：只保留名词/动词等关键词语

   import jieba.posseg as pseg
   words = [word for word, flag in pseg.cut(text) if flag.startswith('n')]

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五、完整文本处理流水线示例

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六、动手实验建议

1. 用TF-IDF处理豆瓣电影短评，看看哪些词对"好评/差评"影响最大

2. 比较词袋和TF-IDF在新闻分类任务中的准确率差异

3. 使用gensim训练自己的Word2Vec模型，找找"算法"最近的10个词

记住：文本特征提取是NLP的基石，掌握它你就打开了自然语言处理的大门！